विश्लेषणात्मक एआई और एआई पीढ़ी के बीच का अंतर

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक को अपनाने वाले संगठन एक पुराने और अधिक स्थापित प्रकार की एआई, जिसे "विश्लेषणात्मक एआई" कहा जाता है, को नज़रअंदाज़ करने का जोखिम उठाते हैं। एआई का यह रूप अप्रचलित होने से बहुत दूर है और अधिकांश कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन बना हुआ है। हालांकि कुछ एआई अनुप्रयोग विश्लेषणात्मक और जनरेटिव एआई दोनों का उपयोग करते हैं, लेकिन एआई के ये दोनों दृष्टिकोण काफी हद तक भिन्न हैं।

एआई एनालिटिक्स और पारंपरिक डेटा विश्लेषण के बीच मुख्य अंतर उन तकनीकों के प्रकार में निहित है जिनका उपयोग इन जानकारियों को उत्पन्न करने और उन तक पहुंचने के लिए किया जाता है।

विश्लेषणात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अवधारणा और प्रमुख विशेषताएं।

विश्लेषणात्मक एआई डेटा विश्लेषण का एक रूप है जो व्यावसायिक बुद्धिमत्ता के उद्देश्यों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता – विशेष रूप से मशीन लर्निंग के उन्नत रूपों – का उपयोग करता है। हालांकि यह कई संगठनों द्वारा उपयोग की जाने वाली पारंपरिक डेटा विश्लेषण विधियों से भिन्न है, विश्लेषणात्मक एआई का लक्ष्य समान है: डेटासेट का विश्लेषण करके उपयोगी निष्कर्ष निकालना और डेटा-आधारित निर्णय लेने में मार्गदर्शन करना।

एआई एनालिटिक्स उन्नत एआई पद्धतियों, जैसे कि प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और डीप लर्निंग का उपयोग करके बड़े डेटासेट का विश्लेषण करता है, अंतर्दृष्टि विकसित करता है और उपयोगकर्ता की बातचीत पर सीधे प्रतिक्रिया करते हुए गतिशील तरीके से निर्णय लेने में मार्गदर्शन करता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता विश्लेषण और पारंपरिक डेटा विश्लेषण के बीच मुख्य अंतर उन तकनीकों में निहित है जिनका उपयोग इन जानकारियों को उत्पन्न करने और उन तक पहुँचने के लिए किया जाता है। हालाँकि, ये उपकरण प्रभावशाली तो हैं, लेकिन अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए ये अक्सर डेटा का एक स्थिर दृश्य प्रस्तुत करते हैं, जानकारियाँ उत्पन्न करने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण पर अत्यधिक निर्भर रहते हैं और विश्लेषकों को तकनीक पर निर्भर रहने के बजाय अपने स्वयं के निष्कर्ष निकालने की आवश्यकता होती है।

एआई एनालिटिक्स की प्रमुख विशेषताएं

वर्णनात्मक विश्लेषण: वर्णनात्मक विश्लेषण "क्या हुआ?" प्रश्न का उत्तर देता है। यह विश्लेषण ग्राहकों द्वारा सबसे अधिक उपयोग किया जाता है, और इसमें पिछली घटनाओं पर केंद्रित रिपोर्ट और विश्लेषण प्रदान किए जाते हैं।

वर्णनात्मक विश्लेषण का उपयोग समग्र स्तर पर समग्र प्रदर्शन को समझने के लिए किया जाता है और यह किसी कंपनी के लिए शुरुआत करने का अब तक का सबसे आसान तरीका है क्योंकि रिपोर्ट और एप्लिकेशन बनाने के लिए डेटा आसानी से उपलब्ध होता है।

नैदानिक ​​विश्लेषण: वर्णनात्मक विश्लेषण की तरह, नैदानिक ​​विश्लेषण भी किसी प्रश्न का उत्तर देने के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करता है। लेकिन "क्या" पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, नैदानिक ​​विश्लेषण इस महत्वपूर्ण प्रश्न का समाधान करता है कि डेटा में कोई घटना या विसंगति क्यों घटित होती है। मशीन लर्निंग/भविष्यवाणी विश्लेषण की तुलना में नैदानिक ​​विश्लेषण अधिक सुलभ और व्यापक उपयोग के मामलों के लिए उपयुक्त होता है।

भविष्यवाणी विश्लेषण: भविष्यवाणी विश्लेषण, विश्लेषण का एक उन्नत रूप है जो मशीन लर्निंग का उपयोग करके ऐतिहासिक डेटा के आधार पर यह पहचान करता है कि क्या होने की संभावना है। ऐतिहासिक डेटा, जिसमें वर्णनात्मक और नैदानिक ​​विश्लेषण का अधिकांश भाग शामिल है, जिसका उपयोग भविष्यवाणी विश्लेषण मॉडल बनाने के आधार के रूप में किया जाता है, इन मॉडलों की नींव के रूप में उपयोग किया जाता है।

निर्देशात्मक विश्लेषण: निर्देशात्मक विश्लेषण आधुनिक विश्लेषण का चौथा और अंतिम स्तंभ है। इसमें विशिष्ट मार्गदर्शन विश्लेषण शामिल होता है। मूलतः, यह निर्णय लेने की प्रक्रिया को निर्देशित करने के लिए वर्णनात्मक, नैदानिक ​​और पूर्वानुमानित विश्लेषण का संयोजन है। मौजूदा स्थितियों और किसी निर्णय या घटना के परिणामों को ध्यान में रखते हुए उपयोगकर्ता के लिए एक निर्देशित निर्णय या कार्रवाई तैयार की जाती है।

जेनरेटिव एआई मौजूदा डेटा से पैटर्न सीखकर नई सामग्री बनाने पर केंद्रित है। यह टेक्स्ट, इमेज, संगीत आदि उत्पन्न करने के लिए जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (GAN) और ट्रांसफॉर्मेशनल मॉडल जैसी डीप लर्निंग तकनीकों का उपयोग करता है। जेनरेटिव एआई ने मानव-समान सामग्री बनाने की अपनी क्षमता के कारण काफी ध्यान आकर्षित किया है और रचनात्मक उद्योगों, सामग्री निर्माण और अन्य क्षेत्रों में इसके अनुप्रयोग हैं। जेनरेटिव एआई की प्रमुख विशेषताएं सामग्री निर्माण, बढ़ी हुई कल्पना और रचनात्मकता, बेहतर प्रशिक्षण डेटा और वैयक्तिकृत ब्रांडिंग हैं।

जेन एआई की मुख्य विशेषताएं कंटेंट क्रिएशन, कल्पना और रचनात्मकता को बढ़ाना, प्रशिक्षण डेटा को मजबूत करना और व्यक्तिगत अनुभव बनाना हैं।

विश्लेषणात्मक एआई और जनरेटिव एआई के बीच अंतर

विश्लेषणात्मक एआई और जनरेटिव एआई में कई अंतर हैं, और व्यवसाय/कंपनियां इन अंतरों के आधार पर एआई का उपयोग करके अपने संचालन को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के तरीके खोज सकती हैं। विश्लेषणात्मक एआई और जनरेटिव एआई के बीच प्रमुख अंतर इस प्रकार हैं:

सबसे पहले, उनके उद्देश्य और क्षमताएं भिन्न हैं। जनरेटिव एआई का प्राथमिक उद्देश्य डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क मॉडल का उपयोग करके नई सामग्री उत्पन्न करना है। दूसरी ओर, एनालिटिकल एआई सांख्यिकीय मशीन लर्निंग पर आधारित एआई सिस्टम को संदर्भित करता है जो विशिष्ट कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जैसे कि वर्गीकरण, भविष्यवाणी या संरचित डेटा के आधार पर निर्णय लेना।

दूसरा, एल्गोरिदम अलग-अलग हैं। एल्गोरिदम विधियों के संदर्भ में, जनरेटिव एआई आमतौर पर जटिल तकनीकों का उपयोग करता है, जैसे कि अनुक्रमिक पाठ इनपुट को सुसंगत आउटपुट में बदलना, मौजूदा डेटा के संदर्भ के आधार पर अगले शब्द की भविष्यवाणी करना और सामग्री उत्पन्न करना। जनरेटिव एआई डेटा में पैटर्न को समझना सीखता है ताकि उस डेटा के नए संस्करण तैयार किए जा सकें। वहीं, एनालिटिकल एआई सरल मशीन लर्निंग विधियों की एक श्रृंखला का उपयोग करता है, जिसमें सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग शामिल हैं।

तीसरा, निवेश पर प्रतिफल में अंतर होता है। जनरेटिव एआई मानव द्वारा कंटेंट निर्माण की तुलना में कम लागत पर कंटेंट निर्माण से लाभ कमा सकता है, साथ ही इसमें ग्राहकों को आकर्षित करने और बनाए रखने वाला अनूठा और आकर्षक कंटेंट बनाने की क्षमता भी होती है। जनरेटिव एआई के कई फायदे हैं, लेकिन इसके आर्थिक मूल्य को मापना कठिन हो सकता है, और जनरेटिव एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने में उपयोगकर्ताओं को लागत आती है।

एआई एनालिटिक्स के लिए, यह भविष्यसूचक मॉडलों के माध्यम से बेहतर आर्थिक लाभ प्रदान करता है जो व्यवसायों को मांग का पूर्वानुमान लगाने, इन्वेंट्री प्रबंधन को अनुकूलित करने, बाजार के रुझानों की पहचान करने और डेटा-आधारित निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं। इससे लागत में कमी, संसाधनों का बेहतर आवंटन और बेहतर निर्णय लेने के माध्यम से राजस्व में वृद्धि हो सकती है।

चौथा, जोखिम के स्तर में अंतर होता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता से ऐसे विश्वसनीय "डीपफेक" बनाए जा सकते हैं, जिनसे आसानी से गलत सूचना, पहचान की चोरी और धोखाधड़ी हो सकती है। इसके अलावा, यदि प्रशिक्षण डेटा में संवेदनशील जानकारी शामिल है या अनपेक्षित परिणाम उत्पन्न करने के लिए उसमें हेरफेर किया जाता है, तो ये मॉडल गोपनीयता के लिए भी खतरा पैदा कर सकते हैं।

एआई एनालिटिक्स प्रशिक्षण में उपयोग किए जाने वाले डेटा को साइबर सुरक्षा उल्लंघनों से भी खतरा रहता है, जिनका दुरुपयोग साइबर हमले शुरू करने या गलत सूचना फैलाने जैसे दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है। इसलिए, इन जोखिमों को कम करने के लिए सुरक्षा उपायों की आवश्यकता है। वर्तमान में, विश्लेषणात्मक एआई जनरेटिव एआई की तुलना में कम जोखिम भरा प्रतीत होता है और कई कंपनियों में इसका लंबे समय से उपयोग किया जा रहा है।

संक्षेप में, विश्लेषणात्मक एआई और जनरेटिव एआई के बीच चयन करते समय, अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं और लक्ष्यों पर विचार करें। यदि लक्ष्य डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करना, पूर्वानुमान लगाना और प्रक्रियाओं को अनुकूलित करना है, तो विश्लेषणात्मक एआई सही विकल्प है। वहीं, यदि नई सामग्री तैयार करने, नवाचार करने या उपयोगकर्ता अनुभव को वैयक्तिकृत करने की आवश्यकता है, तो जनरेटिव एआई आदर्श विकल्प है।

चैटबॉट जैसे एआई-जनित उपकरणों का उपयोग किया जा रहा है और उम्मीद है कि ये न केवल इंटरनेट खोज गतिविधियों बल्कि ग्राहक सेवा से संबंधित कार्यों और बिक्री कॉलों को भी प्रतिस्थापित करेंगे।

कुछ सिफारिशें

कूटनीति में एआई एनालिटिक्स का उपयोग आवश्यक है क्योंकि इसमें कूटनीतिक क्षेत्र की आवश्यकताओं और कार्यों को पूरा करने के लिए अन्य किसी भी एआई तकनीक की तुलना में अधिक योग्यताएं हैं। हालांकि, क्षेत्र में एआई एनालिटिक्स को लागू करने के लिए निम्नलिखित शर्तों को पूरा किया जाना चाहिए:

सबसे पहले, एआई प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में पर्याप्त ज्ञान और अनुभव रखने वाले कार्यबल का निर्माण करना आवश्यक है (जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मानव बुद्धिमत्ता पर आधारित बुद्धिमत्ता दोनों शामिल हैं)।

दूसरा, ईमेल का जवाब देने और चैटबॉट तकनीक के माध्यम से नागरिकों के साथ सीधे संवाद करने जैसी औद्योगिक सेवाओं में एआई तकनीक का अनुप्रयोग अत्यंत महत्वपूर्ण है। इसका एक प्रमुख उदाहरण यह है कि जर्मन विदेश मंत्रालय ने 2021-2023 के दौरान नागरिकों के साथ संवाद करने के लिए FACIL नामक एआई तकनीक का उपयोग किया, जिसके तहत प्रति माह 40,000 अनुरोधों को संसाधित किया गया।

तीसरा, डेटाबेस सिस्टम और सर्वर सिस्टम सहित बुनियादी ढांचे का निर्माण करना एआई विश्लेषण को सक्षम बनाने के लिए आवश्यक है, जो राजनयिक क्षेत्र के लिए वैश्विक घटनाओं की भविष्यवाणी और पूर्वानुमान में आंशिक रूप से सहायता कर सकता है। हालांकि, डेटा की लगातार बढ़ती मात्रा के कारण, एक पर्याप्त बड़े सर्वर सिस्टम की आवश्यकता है।

चौथा, राजनयिक क्षेत्र को अपना खुद का एआई एनालिटिक्स इंजन बनाने की आवश्यकता है; यह सुरक्षा और नैतिक मानकों को पूरा करने के लिए महत्वपूर्ण है।

स्रोत: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html